Смешанная модель Гаусса (GMM) — это вероятностная модель, которая предполагает, что экземпляры были сгенерированы из смеси нескольких распределений Гаусса, параметры которых неизвестны. Все экземпляры, сгенерированные из одного распределения Гаусса, образуют кластер, который обычно выглядит как эллипсоид. Когда вы наблюдаете экземпляр, вы знаете, что он был сгенерирован из одного из распределений Гаусса, но вам не говорят, какое именно, и вы не знаете, каковы параметры этих распределений...

Кластеризация — это фундаментальная задача неконтролируемого машинного обучения, которая включает в себя группировку точек данных на основе их сходства. Смешанная модель Гаусса (GMM) — это популярный метод кластеризации, который моделирует данные как смесь распределений Гаусса. GMM — это вероятностный метод кластеризации, который присваивает распределение вероятностей каждому кластеру, что обеспечивает более гибкую и точную кластеризацию, чем другие методы. GMM может моделировать кластеры..

Подход K-средних является примером кластеризации с жестким назначением, где каждая точка может принадлежать только одному кластеру. Алгоритм ожидания-максимизации - это способ обобщить подход к рассмотрению мягкого присвоения точек кластерам, чтобы каждая точка имела вероятность принадлежности к каждому кластеру. Модель гауссовой смеси Мы предполагаем, что каждый кластер Ci характеризуется многомерным нормальным распределением, т. Е. где среднее значение кластера и..

Модели гауссовских смесей (GMM) — мощный инструмент для моделирования сложных распределений. Они особенно полезны в тех случаях, когда данные четко не разделены на отдельные группы или кластеры. GMM можно использовать для кластеризации, оценки плотности и генерации данных. В этой статье мы рассмотрим основы GMM и реализуем их на Python. Что такое модель смеси Гаусса? Смешанная модель Гаусса — это вероятностная модель, которая представляет распределение данных как комбинацию..

С появлением областей машинного обучения и искусственного интеллекта теория вероятностей стала мощным инструментом, который позволил нам справиться с неопределенностью во многих приложениях, от классификации до задач прогнозирования. Сегодня я хотел бы подробнее поговорить с вами об использовании вероятностного и гауссовского распределения в задачах кластеризации, попутно реализуя модель GMM. Итак, приступим Что такое GMM? GMM (или модели гауссовской смеси) - это алгоритм, который..

Кластеризация текстовых данных с использованием обучения без учителя Машинное обучение можно разделить на три типа обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. В то время как обучение с учителем может использоваться для классификации или регрессионного анализа данных, обучение без учителя используется для поиска скрытых структур в данных. Набор данных, используемый при обучении без учителя, не содержит ярлыков. Анализ основных компонентов (PCA),..